我需要在Spark Streaming中将org.apache.spark.rdd.RDD[ Array[Byte] ]转换为Array[Byte] - 腾讯云开发者社区

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spark 从HIVE读数据导入hbase中发生空指针(java.lang.NullPointerException)问题的解决

(NewHadoopRDD.scala:98) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:220) ...at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:218) at scala.Option.getOrElse(...Option.scala:120) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:218) at org.apache.spark.SparkContext.runJob...(SparkContext.scala:1335) at org.apache.spark.rdd.RDD.count(RDD.scala:925) at HBaseTest$.main...hbaseContext.bulkPut[(Array[Byte], Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])])](rdd, tableName

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spark作业12

1 将sample.log的数据发送到Kafka中，经过Spark Streaming处理，将数据格式变为以下形式： commandid | houseid | gathertime | srcip...{Level, Logger} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream...import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming....{Edge, Graph, VertexId} import org.apache.spark.rdd.RDD object TwoHome { def main(args: Array[String

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

源码： def glom(): RDD[Array[T]] 将每一个分区中的所有数据转换为一个 Array 数组，形成新的 RDD。...比如 spark streaming 挂掉了，重启后就可以使用之前 checkpoint 的数据进行 recover，当然在同一个 driver program 也可以使用。 ...一般如果从一个普通的 RDD 转为 pair RDD 时，可以调用 map() 函数来实现，传递的函数需要返回键值对。...对于要在行动操作中使用的累加器，Spark 只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。...\\d))))".r // 匹配视频文件名 val videoPattern = "([0-9]+).mp4".r // .r()方法简介：Scala 中将字符串转换为正则表达式 //

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Spark Core 学习笔记

-》Spark任务（RDD）-》运行 3：Spark Streaming：相当于Storm 本质是将连续的数据-》转换成不连续的数据DStream（离散流），本质还是... 在bigdata01启动： sbin/start-all.sh 将master、worker全部启动需要在...._2, false).collect res1: Array[(String, Int)] = Array((hello,4), (spark,3), (hdoop,2), (hadoop,1), (...(1,2,3,4,5,6,7,8), 3) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0..., 3, 8) scala> val c = a.zip(b) c: org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark Core快速入门系列(9) | RDD缓存和设置检查点

// 1.创建一个RDD scala> val rdd = sc.makeRDD(Array("buwenbuhuo")) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] =...(_.toString+System.currentTimeMillis) nocache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[20...res2: Array[String] = Array(buwenbuhuo1538978283199) // 4.将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map...(_.toString+System.currentTimeMillis).cache cache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD...代码 package Day04 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.

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学习笔记:StructuredStreaming入门（十二）

org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD...org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD...此时无法从检查点读取偏移量信息和转态信息，所以SparkStreaming中Checkpoint功能，属于鸡肋，食之无味，弃之可惜。...= conn) conn.close() } // 返回集合，转换为不可变的 map.toMap } /** * 保存Streaming每次消费Kafka数据后最新偏移量到MySQL...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.kafka010

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Note_Spark_Day12： StructuredStreaming入门

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0540-5.15.0-Spark2使用HBase-Spark访问HBase

本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。..., hbaseconf) //准备一个RDD，后面用于向HBase表插入数据 val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array(...(Bytes.toBytes("1"), Array((Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("a"), Bytes.toBytes("1")))), (...[Byte], Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])])](rdd, tableName, (putRecord) => {...3.使用SparkOnHBase可以方便的访问HBase，在非Kerberos和Kerberos环境下不需要考虑认证问题（Fayson在前面Spark2Streaming系列时使用的hbase-client

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SparkStreaming编程实现

{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming....{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming....import org.apache.spark.streaming....{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming...import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.streaming.

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Spark On HBase

二.Spark On HBase 1.可以解决的问题 Spark和HBase无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方便应用Spark带来的批处理，流处理等能力。...通过Spark对HBase做BulkLoad操作同Spark SQL对HBase数据做交互式分析 2.社区相关的工作目前已经有多种Spark对接HBase的实现，这里我们选取三个有代表的工作进行分析...： 2.1 华为: Spark-SQL-on-HBase 特点：扩展了Spark SQL的parse功能来对接HBase。...优点支持安全通过get或者scan直接生成rdd，并可以使用API完成更高级的功能支持组合rowkey 支持多种bulk操作为spark和 spark streaming提供相似的API 支持谓词下推优化...[Byte], Array[(Array[Byte], Array[Byte], Array[Byte])])](rdd, tableName, //This function is really

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初识Spark

环境搭建及wordcount案例实现 Spark官网下载地址： http://spark.apache.org/downloads.html 我这里下载的是2.1.0版本的源码包，官网的编译安装文档...README.md sql bin CONTRIBUTING.md docs launcher mllib project repl streaming...MVN="$MAVEN_HOME/bin/mvn" [root@study-01 /usr/local/spark-2.1.0]# 完成以上的修改后，就可以执行编译命令了，编译的过程会有些慢（我这里编译了半个多小时...(" ")) # 按空格进行拆分 a: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at flatMap at :26...(_ + _) # 进行Reduce操作，把每个相同key的值相加，并整合在一起 c: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4]

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第三天：SparkSQL

[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。 2....如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。...package com.atguigu.spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import

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Spark查询Hbase小案例

写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇版本 Scala... spark-streaming_2.11 ${spark.version...org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark.rdd.RDD...Result]) hbaseRDD.foreach { //第一种展示方式 case (rowkey, result) => { val cells: Array...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

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源码编译搭建Spark3.x环境

~]# 打开如下链接，进入到Spark官网的下载页下载源码包： https://spark.apache.org/downloads.html 选择相应版本的源码包进行下载，我这里下载的是3.0.1.../usr/local/src/spark-3.0.1]# source /etc/profile 如果你使用的Hadoop是CDH发行版，那么需要在Maven的settings.xml添加CDH仓库配置...=2.6.0-cdh5.16.2 -DskipTests clean package -X hadoop版本需指定为你安装的hadoop版本，另外为了让Spark能跑在yarn上，需要指定-Pyarn参数...-1.2参数来指定如果你需要修改Scala的版本，则需要在编译前执行如下命令指定Scala的版本，例如指定Scala的版本为2.13： [root@spark01 /usr/local/src/spark...file = spark.sparkContext.textFile("file:///root/word-count.txt") // 加载文件系统中的文件 file: org.apache.spark.rdd.RDD

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英雄惜英雄-当Spark遇上Zeppelin之实战案例

注意由于 Apache Zeppelin 和 Spark 为其 Web UI 使用相同的 8080 端口，因此您可能需要在 conf / zeppelin-site.xml 中更改 zeppelin.server.port...Spark on Zepplin读取流数据我们可以参考官网中，读取Twitter实时流的案例： import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.twitter...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.storage.StorageLevel import...", "zookeeper.connection.timeout.ms" -> "1000" ) val lines = KafkaUtils.createStream[Array[Byte]...版权声明：本文为大数据技术与架构原创整理，转载需作者授权。未经作者允许转载追究侵权责任。

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Spark Streaming 整合 Kafka

一、版本说明 Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下：...spark-streaming-kafka-0-8spark-streaming-kafka-0-10Kafka 版本0.8.2.1 or higher0.10.0 or higherAP 状态Deprecated...import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe import org.apache.spark.streaming.kafka010....LocationStrategies.PreferConsistent import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming...4.2 本地模式测试这里我直接使用本地模式启动 Spark Streaming 程序。

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搞定Spark方方面面

(大数据项目的MapReduce引擎的使用将下降，由Apache Spark 取代) (2)Hadoop 商业发行版本的市场领导者Cloudera 、HortonWorks 、MapR 纷纷转投Spark...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3.Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。...3)注意：在普通模式下启动spark集群只需要在主节点上执行start-all.sh 就可以了在高可用模式下启动spark集群先需要在任意一台主节点上执行start-all.sh 然后在另外一台主节点上单独执行...org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream.

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10万字的Spark全文！

Hello，大家好，这里是857技术社区，我是社区创始人之一，以后会持续给大家更新大数据各组件的合集内容，路过给个关注吧!!!...(大数据项目的MapReduce引擎的使用将下降，由Apache Spark 取代) (2)Hadoop 商业发行版本的市场领导者Cloudera 、HortonWorks 、MapR 纷纷转投Spark...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3.Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。...3)注意：在普通模式下启动spark集群只需要在主节点上执行start-all.sh 就可以了在高可用模式下启动spark集群先需要在任意一台主节点上执行start-all.sh 然后在另外一台主节点上单独执行...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream.

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

的，你不学scala还让你师父转python啊！...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...) scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) # rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) # rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD...(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) # rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = ParallelCollectionRDD

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Spark Streaming详解(重点窗口计算)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...of data (see * org.apache.spark.rdd.RDD in the Spark core documentation for more details on RDDs)...port Port to connect to for receiving data * @param converter Function to convert the byte...把InputStream转换为Iterator[T]集合高级数据源 Source Artifact Kafka spark-streaming-kafka_2.10 Flume spark-streaming-flume..._2.10 ZeroMQ spark-streaming-zeromq_2.10 MQTT spark-streaming-mqtt_2.10 Spark Streaming注意点： 1.

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spark 从HIVE读数据导入hbase中发生空指针(java.lang.NullPointerException)问题的解决

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